Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation

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Fr, 05.02.2016 Herr Simon Sudrich (Bachelorthesis) ID: 100203
Clustering of Places in Attributed Geo-Social Networks
Betreuer: Klemens Böhm
Kurzfassung:
This work proposes the problem of Clustering Points of Interest in Attributed Geo-Social Networks (CPAGSN). We extend the density-based clustering paradigm and apply it to POIs that are visited by users of an attributed social network (i.e., users with profile attributes and a group of friends). In addition to commonly used spatial proximity between POIs, our model considers social connections and profile attributes of users that visited them. We present an algorithm implementing our clustering model and support it with a spatial index and profile compression. We evaluate its effectiveness and efficiency via experiments on one real and one semi-synthetic dataset. The visualized results show that clusters relying on strong attribute similarity (e.g., ethnic enclaves) cannot be found without consideration of profile information of visiting users.
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Fr, 12.02.2016 Herr Alexander Monev (Bachelorthesis) ID: 100190
Injecting Component Dependencies into Architecture and Code Co-Evolution Transformations using a Dependency Injection Framework
Betreuer: Michael Langhammer
Kurzfassung:
Maintaining, validating and testing a large software system can be more time consuming than writing it. Specialized languages are used to describe components and systems on a more abstract level, allowing for including development information outside of source code. Modifying a component-based architecture model and code independently can however lead to inconsistencies. Foundations for this thesis are the Palladio Component Model, a domain specic modeling language used to describe component-based architecture, and the Vitruvius framework. In this thesis we evaluate whether code of a dependency injection framework can be kept consistent with an architecture model. We de ned and implemented transformations from PCM to Java code and from code to PCM by extending the already available transformations in Vitruvius.
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Herr Simon Heiss (Bachelorthesis) ID: 100194
Coevolution von komponentenbasierten Architekturmodellen und Eclipse Plugins
Betreuer: Michael Langhammer
Kurzfassung:
TBD
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Herr Christopher Jung (Diplomarbeit) ID: 100197
Performanceoptimierung eines Dokumentenmanagementsystems mit Palladio Component Model
Betreuerin: Anne Koziolek
Kurzfassung:
Komponentenbasierte Performancevorhersage hat zum Ziel die Performance eines Hardware-/Softwaresystems aus mehreren Komponenten mithilfe von Modellen bereits vor dessen Umsetzung messbar zu machen. Mit Palladio Component Model (PCM) wurden auf Basis dieses Ansatzes verschiedene Werkzeuge zur Modellierung und Simulation komplexer Systeme entwickelt. Die Anwendbarkeit von PCM wurde bereits in mehreren anderen Arbeiten Untersucht, wobei größtenteils die Genauigkeit der Modelle im Vordergrund stand. Hierbei wurden auch Einschränkungen der Werkzeuge festgestellt, die einen industriellen Einsatz erschweren. Während dieser Diplomarbeit wurden Einschränkungen in der Anwendbarkeit von PCM aus der Sicht eines Anwenders im Rahmen einer industriellen Fallstudie analysiert, klassifiziert und Lösungen dafür erarbeitet.
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Fr, 19.02.2016 Herr Jonas Klamroth (Bachelorthesis) ID: 100199
Implementierung des natürlichsprachlichen Dialogsystems JustLingo basierend auf Active Ontologies
Betreuer: Alexander Wachtel
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Herr Michael Franzen (Bachelorthesis) ID: 100200
Implizite Zellrefenzierung im natürlichsprachigen Dialogsystem JustLingo
Betreuer: Alexander Wachtel
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Fr, 26.02.2016 Herr Alexander Baier (Bachelorthesis) ID: 100201
Automatic Loop Partitioning for Heterogeneous Systems
Betreuer: Philip Pfaffe
Kurzfassung:
Heutzutage verfügt ein steigender Anteil von Geräten über zusätzliche Recheneinheiten, wie z.B. dedizierte Grafikkarten (GPUs), welche über tausende von Kernen verfügen. Diese zusätzliche Rechenleistung kann von sequenziellen Programmen nicht ausgenutzt werden. Das Erstellen von Programmen für solche heterogenen Systeme ist allerdings eine schwierige Aufgabe: Erstens, bieten die verschiedenen Prozessoren verschiedene Programmierschnittstellen an und haben verschiedene Stärken und Schwächen. Zweitens, ist eine parallele Lösung im Generellen komplexer als ihr sequentielles Gegenstück. Drittens muss der Programmierer selbst entscheiden, welcher Teil der Berechnung auf welchem Prozessor ausgeführt wird. Wir beseitigen diese Schwierigkeiten, indem wir ein Werkzeug einführen, welches automatisiert Schleifen partitioniert und diese auf einem heterogenen, CUDA fähigen System ausführt. Außerdem setzten wir einen Tuning-Algorithmus ein, welcher automatisiert die optimale Verteilung der Rechenarbeit über die vorhandenen Prozessoren bestimmt. Die Ergebnise unserer Evaluation zeigen einen Performanzgewinn von bis zu 1.45, verglichen mit der sequentiellen Version der untersuchten Programme.
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